PiML (Python Interpretable Machine Learning) 是一个用于可解释机器学习模型开发和验证的Python工具箱。它通过低代码界面和高代码API,支持一系列固有的可解释机器学习模型,包括GLM、GAM、Tree、FIGS、XGB1、XGB2、EBM、GAMI-Net和ReLU-DNN等。PiML也适用于任意监督机器学习模型,支持回归和二元分类设置,并提供全面的结果测试,包括准确性、可解释性、公平性、弱点识别、过拟合识别、可靠性、鲁棒性和弹性等。该工具箱可以通过pip install PiML安装,并提供低代码和高代码示例以及详细的文档。